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   R – 第2页 – 不优秀也是一种习惯 | 数螺 | NAUT IDEA
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      <a href="/databee">
       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
     </div>
     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
   </div>
  </div>
  <div class="container text-center">
   <h1>
    R – 第2页 – 不优秀也是一种习惯
   </h1>
  </div>
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      <h1 class="blogtitle left">
       <a href="http://blog.cos.name/taiyun">
        不优秀也是一种习惯
       </a>
      </h1>
      <div class="description right">
       苦行僧  流浪汉  造梦师
      </div>
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        <li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-home menu-item-982 dd-tab" id="menu-item-982">
         <a href="http://blog.cos.name/taiyun/">
          Home
         </a>
        </li>
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         <a href="http://blog.cos.name/taiyun/comments/">
          留言
         </a>
        </li>
        <li class="menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-929 dd-tab" id="menu-item-929">
         <a href="http://blog.cos.name/taiyun/cv/">
          简历
         </a>
        </li>
        <li class="menu-item menu-item-type-custom menu-item-object-custom menu-item-1001 dd-tab" id="menu-item-1001">
         <a href="https://github.com/taiyun">
          GitHub
         </a>
        </li>
       </ul>
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      <div class="hfeed" id="content">
       <article class="full-content post-191 post type-post status-publish format-standard hentry category-r category-visual-analysis tag-r tag-visualization category-3-id category-4-id post-seq-1 post-parity-odd meta-position-corners fix" id="post-191">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/08/30/submit-corrplot-to-cran/" rel="bookmark" title="corrplot即将提交到CRAN">
            corrplot即将提交到CRAN
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/r/" rel="category tag">
             R
            </a>
            ,
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/visual-analysis/" rel="category tag">
             可视分析
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/08/30/submit-corrplot-to-cran/#respond">
             No Responses »
            </a>
           </span>
          </div>
          <!-- /.postdata -->
         </div>
         <!-- /.title -->
         <div class="date">
          <span class="month">
           8月
          </span>
          <span class="day">
           30
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
        </header>
        <!-- /.title-container -->
        <span class="post-format-icon">
        </span>
        <span class="updated" title="2009-08-30T14:41:00+00:00">
        </span>
        <div class="entry-container fix">
         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           之前，corrplot包（
           <a href="http://cos.name/bbs/read.php?tid=15158" target="_blank">
            部分效果见此
           </a>
           ）只能通过Rforge下载：
           <p>
           </p>
           <pre>install.packages("corrplot", repos="http://R-Forge.R-project.org")</pre>
           <p>
            目前小bug都找的差不多了，加上近来比较忙碌，故打算提交到CRAN（大约五天之内会到CRAN上露脸吧），需要此包的朋友们就不用发email给我原始数据让我代劳了
            <img src="http://img.baidu.com/hi/jx/j_0045.gif"/>
           </p>
           <p>
            此包以后的更新方向主要是变量的重排序方法：
           </p>
           <p>
            <strong>
             1. Robinsonian
             <br/>
             2. Dimension reduction
             <br/>
             3. Heuristics
             <br/>
             4. Block modeling
             <br/>
             5. TSP
            </strong>
           </p>
           <p>
            现在已经实现了主成分排序和各种系统聚类排序，其他的还得边学边卖，慢慢更新。相关矩阵可视化竟然能扯出这么多数学、统计甚至图论的东西，之前从没想到过，真是好玩。
           </p>
           <p>
            <span style="font-family: 黑体">
             <strong>
              注1：
             </strong>
            </span>
            最初是在R会议上看见bjt大哥用椭圆图来表示相关矩阵，那时觉得很新鲜、很好玩，记忆很深刻。后来随便想了一阵子，写了个
            <a href="http://cos.name/2009/03/correlation-matrix-visualization/" target="_blank">
             小函数
            </a>
            来娱乐，却没想到滚雪球滚成了一个小package。
           </p>
           <p>
            <span style="font-family: 黑体">
             <strong>
              注2：
             </strong>
            </span>
            曾经觉得自己折腾得太久了，很无聊，不过现在又觉得很好玩了，因为还有很多有趣的工作要做。
           </p>
           <p>
            <span style="font-family: 黑体;color: #ff0000">
             <strong>
              注3：
             </strong>
             <span style="font-family: 宋体">
              corrplot包在Rforge上最近
             </span>
            </span>
            <span style="color: #ff0000">
             不太好用，等我忙完手头的事立即更新。
            </span>
           </p>
          </div>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
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        <footer class="post-footer postdata fix">
         <span class="author">
          <span class="icon">
          </span>
          Posted by
          <span class="vcard">
           <a class="url fn" href="http://blog.cos.name/taiyun/author/taiyun/" rel="author">
            taiyun
           </a>
          </span>
          at 14:41
         </span>
         <span class="tags tax">
          <span class="icon">
          </span>
          Tagged with:
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/r/" rel="tag">
           R
          </a>
          ,
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/visualization/" rel="tag">
           可视化
          </a>
         </span>
        </footer>
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       </article>
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       <article class="full-content post-192 post type-post status-publish format-standard hentry category-r category-visual-analysis tag-pca tag-r tag-tsp tag-visualization category-3-id category-4-id post-seq-2 post-parity-even meta-position-corners fix" id="post-192">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/08/23/an-application-of-tsp-in-matrix-visualization/" rel="bookmark" title="距离矩阵可视化&amp;用TSP方法重排变量">
            距离矩阵可视化&amp;用TSP方法重排变量
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/r/" rel="category tag">
             R
            </a>
            ,
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/visual-analysis/" rel="category tag">
             可视分析
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
            </span>
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            </a>
           </span>
          </div>
          <!-- /.postdata -->
         </div>
         <!-- /.title -->
         <div class="date">
          <span class="month">
           8月
          </span>
          <span class="day">
           23
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
        </header>
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        <span class="post-format-icon">
        </span>
        <span class="updated" title="2009-08-23T16:26:00+00:00">
        </span>
        <div class="entry-container fix">
         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           前两周在北大上
           <a href="http://vis.pku.edu.cn/wiki/doku.php?id=public_course:summerschool_s09:start" target="_blank">
            可视化的暑期班
           </a>
           ，有幸和五湖四海的朋友们一起聆听Kwan-Liu Ma、Han-Wei Shen、Alex Pang、Michelle Zhou、Hua-min Qu、Jean-Daniel Fekete、Jian Huang、田捷等老师的教诲，这些老师、研究人员在各自的领域内都非常优秀，部分还是界内大牛，更可敬的是他们都对学生很有感情、很有耐心——标准的德艺双馨。
           <p>
           </p>
           <p>
            整个暑期班的学习中，课程包含流体可视化、张量可视化、医学影像、信息可视化、时变可视化、智能可视化、并行可视化等很多方面，其中我最感兴趣的是：Jean-Daniel的
            <a href="http://vis.pku.edu.cn/wiki/doku.php?id=public_course:summerschool_s09:program:start" target="_blank">
             Visualizing Social Networks using Hybrid Matrix/Node-Link Representations
            </a>
            ，因为和我之前的工作颇有渊源。
           </p>
           <p>
            Jean-Daniel在做social network的时候，用到了类似相关矩阵可视化的东西，就是将两两之间的关系数字化，得到一个相似度矩阵，然后可视化这个矩阵。social network的传统做法是画个网络图，用节点和连线来表示，但这样很容易使整个图变得乱七八糟，什么也看不清。可视化相似度矩阵的方法则不存在这个问题，当然也会带来新的麻烦。
           </p>
           <p>
            对于相似度矩阵的可视化，主要存在两个问题：
            <br/>
            1. 如何用颜色、图形、线条表示这个矩阵，；
            <br/>
            2. 如何对矩阵对应的变量进行重排序，使得相似的变量聚在一起，不相似的分开，这样我们可以通过可视化的图形直观地发掘变量之间内在的关系。
           </p>
           <p>
            其中，第一点已经很成熟了，就是用方块、圆，再辅之以渐变色等，corrplot包的初期也就是做这些工作；而第二点，即如何重现排序变量，这会涉及到统计、数学知识，也是本问题的精髓之所在。之前，我仅知道用PCA、聚类等方法重排变量，也在corrplot包中实现了。而现在，我发现重排变量是个不小的问题，因为它本身非常重要，而PCA、聚类方法有时在效果或者速度上并不占优势，这就需要我们探索其他方法。Jean-Daniel在课堂上介绍了两个， Robinsonian和TSP。Robinsonian是个很数学的东西，我暂时还没有翻看论文，但是TSP（Travelling salesman problem）大家都再熟悉不过了，把这个东西灵活地用在变量排序中，的确是别出心裁，匪夷所思！！相似度、相关系数等本身都是距离，而TSP问题恰恰求最短路的。
           </p>
           <p>
            TSP是个NP问题，但很幸运的是，我们目前已经有很多算法可以快速得到不错的解，R中有相关的包（TSP），包含了常见算法并提供了concorde软件（解TSP问题的优秀开源软件）的接口。这样一来，写个用TSP排列变量函数就方便很多了。
           </p>
           <p>
            当然，除了TSP问题的求解难度问题之外，它在变量排序中还存在一个问题，就是TSP问题求出的最短路是个环线，所以在重排序的变量中，第一个和最后一个可能很相似，但在图中，它们一个最上、一个最下，离得最远。这个问题可以这么解决：
           </p>
           <p>
            1.
            <strong>
             <span style="color: #0000ff">
              不在一张图上吊死。
             </span>
            </strong>
            用至少两张图，第二张图的变量顺序是第一个图的水平移动，比如第一个图中（A, B, C, D, E)，而第二个图则是（D, E, A, B, C），这样第二个图中E和A就在一起了。当然，我们也可以通过观察图形，得到一个最容易接受的排序。这虽然是个解决方法，但是人总是贪婪而又懒惰的，一张图能看清楚的，绝不会看两张图，因此还需要探索一张图的方法。
           </p>
           <p>
            2.
            <strong>
             <span style="color: #0000ff">
              不在一个算法上吊死。
             </span>
            </strong>
            既然TSP可以，那么图论中经典的Dijkstra 、Floyd算法也很可能适用，虽然这两个算法不是穷尽各个节点的，而是求各个节点之间的最小路程。
            <span style="color: #0000ff">
             <strong>
              比如，我们可以通过这两个算法辅助TSP算法确定起点和终点
             </strong>
            </span>
            ：我们可以求出网络中任意两点间的距离，然后找出最大距离所对应的两个节点。然后，将距离矩阵中这两个节点所对应的距离修改为0，这样得到的结果中这两个节点肯定挨在一起，这相当于将TSP环路算法转换为非环路算法。然后，将这两个节点分别设置为头尾，就可以得到一个粗糙的结果了。我在R中试了试，基于经典的mtcars数据，将得到的图展示出来：
            <br/>
            <img src="http://fun.r-forge.r-project.org/taiyun/blog/uploads//2009/10/vis-tsp-pca.jpg"/>
            <br/>
            从上图可以看到，两种排序方法还是比较相似的，并且效果都不错。
            <span style="color: #0000ff">
             <strong>
              这样确定起点终点的好处是，起点和终点对应线路是所有两两路程中最长的，这样再用非环线的TSP算法就不容易使排序失去意义。
             </strong>
            </span>
            当然，这种方法还是很粗糙，比如计算量过大。实际中，我们可以通过别的方法更快地确定起始点和终点。
            <br/>
            <span style="font-size: 10.5pt">
            </span>
           </p>
           <p>
            3.
            <span style="font-size: 10.5pt">
             <strong>
              <span style="color: #0000ff">
               不在一种介质上吊死。
              </span>
             </strong>
             常见的纸、屏幕是平面的，如果我们有圆柱形式的立体介质，那么
            </span>
            <span style="font-size: 10.5pt">
             TSP
            </span>
            <span style="font-size: 10.5pt">
             得到的变量重排序就很有舞台了。将图绘制在圆柱上，首尾相接，看
            </span>
            <span style="font-size: 10.5pt">
             的时候转动圆柱即可。这个方法听起来的确有些扯，但是我觉得这种介质的出现不是没有可能（实际上，一些路边的广告就是这样的），当然这种方法的局限性也很大。
            </span>
           </p>
           <p>
            <span style="font-size: 10.5pt">
             等手头的杂事忙完的话，
            </span>
            <span style="font-size: 10.5pt">
             <a href="http://r-forge.r-project.org/projects/corrplot/" target="_blank">
              corrplot
              <span>
               <span>
                包
               </span>
              </span>
             </a>
            </span>
            <span style="font-size: 10.5pt">
             也会逐步更新，添加一些变量排序的新方法。
             <span style="color: #0000ff">
              <strong>
               可视化不是简单的画图，背后的算法、模型非常重要
              </strong>
              <strong>
               。
              </strong>
             </span>
            </span>
           </p>
           <p>
            <span style="color: #0000ff">
             <strong>
             </strong>
            </span>
            <span style="color: #0000ff">
             <strong>
              <span style="color: #000000">
               注：
               <br/>
               1. 已经有很多文献讨论了矩阵的重排序，不过我都没看，先自己折腾一番。
               <br/>
               2. 本文之前写得不太明了，因此重新修改了，2009-08-27，19:16。
              </span>
              <br/>
             </strong>
            </span>
           </p>
          </div>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
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          </span>
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           <a class="url fn" href="http://blog.cos.name/taiyun/author/taiyun/" rel="author">
            taiyun
           </a>
          </span>
          at 16:26
         </span>
         <span class="tags tax">
          <span class="icon">
          </span>
          Tagged with:
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           PCA
          </a>
          ,
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/r/" rel="tag">
           R
          </a>
          ,
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/tsp/" rel="tag">
           TSP
          </a>
          ,
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/visualization/" rel="tag">
           可视化
          </a>
         </span>
        </footer>
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       </article>
       <!--post -->
       <article class="full-content post-197 post type-post status-publish format-standard hentry category-r category-statistics tag-r tag-94 category-3-id category-10-id post-seq-3 post-parity-odd meta-position-corners fix" id="post-197">
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         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/05/29/1st-r-meeting-in-china-and-the-r-journal/" rel="bookmark" title="第一届R中国会议上了The R Journal第一期">
            第一届R中国会议上了The R Journal第一期
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
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            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/r/" rel="category tag">
             R
            </a>
            ,
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/statistics/" rel="category tag">
             概率统计
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
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            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/05/29/1st-r-meeting-in-china-and-the-r-journal/#comments">
             1 Response »
            </a>
           </span>
          </div>
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         </div>
         <!-- /.title -->
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           5月
          </span>
          <span class="day">
           29
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
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        </span>
        <span class="updated" title="2009-05-29T05:02:00+00:00">
        </span>
        <div class="entry-container fix">
         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           发现第一届 R 中国会议上了
           <a href="http://journal.r-project.org/2009-1/RJournal_2009-1.pdf" target="_blank">
            The R Journal第一期
           </a>
           （Conference Review: The 1st Chinese R Conference，第69页），很有历史意义，谢兄辛苦了啊。
           <p>
           </p>
           <p>
            此外，还发现文中还介绍各个演讲者和对应的演讲课题，我的也放了进去（Statistical Computation ：optimization in R by Taiyun Wei），这是我的名字第一次上正式学术期刊，呵呵。
            <br/>
            不知第二届 R 中国会议何时何地举办，消息灵通的看客了不妨透漏一下
            <img src="http://img.baidu.com/hi/jx/j_0045.gif"/>
           </p>
          </div>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
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         <span class="author">
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          </span>
          Posted by
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           <a class="url fn" href="http://blog.cos.name/taiyun/author/taiyun/" rel="author">
            taiyun
           </a>
          </span>
          at 05:02
         </span>
         <span class="tags tax">
          <span class="icon">
          </span>
          Tagged with:
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/r/" rel="tag">
           R
          </a>
          ,
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/%e7%bb%9f%e8%ae%a1%e5%ad%a6/" rel="tag">
           统计学
          </a>
         </span>
        </footer>
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       </article>
       <!--post -->
       <article class="full-content post-200 post type-post status-publish format-standard hentry category-r category-8 category-statistics tag-r tag-data-mining category-3-id category-8-id category-10-id post-seq-4 post-parity-even meta-position-corners fix" id="post-200">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/05/13/r-and-regression/" rel="bookmark" title="R和回归肉的故事">
            R和回归肉的故事
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/r/" rel="category tag">
             R
            </a>
            ,
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98/" rel="category tag">
             数据挖掘
            </a>
            ,
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/statistics/" rel="category tag">
             概率统计
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
            </span>
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            </a>
           </span>
          </div>
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         </div>
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         <div class="date">
          <span class="month">
           5月
          </span>
          <span class="day">
           13
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
        </header>
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        </span>
        <span class="updated" title="2009-05-13T18:27:00+00:00">
        </span>
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         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           下午拿
           <strong>
            R
           </strong>
           去忽悠师兄师姐们，主题是回归和分类在R中的实现，讲得乱七八糟，幸好许青松老师宽宏大量，师兄师姐们都很给面子。不过可能由于我耿耿于怀没有讲好，晚上吃饭时闹了个笑话：
           <br/>
           晚上去吃蒸菜，愣是要份
           <span style="color: #0000ff">
            <strong>
             回归肉
            </strong>
           </span>
           （这两天回归树、回归机说得多了些，可怎么又冒出了个回归肉啊
           <img src="http://img.baidu.com/hi/ldw/w_0002.gif"/>
           ），搞得服务员摸不着头脑，整个半天才弄明白我要的是梅菜扣肉（不是回锅肉）。
          </div>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
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         <span class="author">
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          </span>
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           <a class="url fn" href="http://blog.cos.name/taiyun/author/taiyun/" rel="author">
            taiyun
           </a>
          </span>
          at 18:27
         </span>
         <span class="tags tax">
          <span class="icon">
          </span>
          Tagged with:
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           R
          </a>
          ,
          <a href="http://blog.cos.name/taiyun/tag/data-mining/" rel="tag">
           数据挖掘
          </a>
         </span>
        </footer>
        <!-- .post-footer -->
       </article>
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       <article class="full-content post-205 post type-post status-publish format-standard hentry category-visual-analysis tag-r tag-visualization tag-90 category-4-id post-seq-5 post-parity-odd meta-position-corners fix" id="post-205">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/04/21/squares-chart-of-correlation-matrix/" rel="bookmark" title="相关阵的方块图">
            相关阵的方块图
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/visual-analysis/" rel="category tag">
             可视分析
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/04/21/squares-chart-of-correlation-matrix/#respond">
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            </a>
           </span>
          </div>
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         </div>
         <!-- /.title -->
         <div class="date">
          <span class="month">
           4月
          </span>
          <span class="day">
           21
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
        </header>
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        <span class="updated" title="2009-04-21T16:34:00+00:00">
        </span>
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          <div class="cnt">
           <div>
            <img src="http://fun.r-forge.r-project.org/taiyun/blog/uploads//2009/10/square-vis.jpg"/>
            <p>
            </p>
            <p>
             新图一张，还是关于相关阵的。
            </p>
           </div>
          </div>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
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            taiyun
           </a>
          </span>
          at 16:34
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           可视化
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           相关阵
          </a>
         </span>
        </footer>
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       </article>
       <!--post -->
       <article class="full-content post-211 post type-post status-publish format-standard hentry category-r tag-fun tag-r category-3-id post-seq-6 post-parity-even meta-position-corners fix" id="post-211">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/03/22/play-sliding-puzzle-using-r/" rel="bookmark" title="用R写了个数字拼图的游戏">
            用R写了个数字拼图的游戏
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
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             R
            </a>
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            </a>
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         </div>
         <!-- /.title -->
         <div class="date">
          <span class="month">
           3月
          </span>
          <span class="day">
           22
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
        </header>
        <!-- /.title-container -->
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        </span>
        <span class="updated" title="2009-03-22T12:18:00+00:00">
        </span>
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         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           截一个游戏结束时的图如下：
           <p>
           </p>
           <div>
            <img src="http://fun.r-forge.r-project.org/taiyun/blog/uploads//2009/10/slide-puzzle.jpg"/>
           </div>
           <p>
            目前该函数已被fun包收录：
           </p>
           <p>
            <span style="font-family: 宋体">
             install.packages(“fun”, repos=”http://R-Forge.R-project.org”)
            </span>
           </p>
           <p>
            <span style="font-family: 宋体">
             <br/>
            </span>
           </p>
          </div>
          <p>
           代码如下：
          </p>
          <pre>function (size = NULL, bg = "lightblue", z = NULL, ...) 
{
    if (!is.null(size)) {
        n &lt;- size[1]
        m &lt;- size[2]
    }
    if (!is.null(z)) {
        n &lt;- dim(z)[1]
        m &lt;- dim(z)[2]
        if (!is.null(size)) 
            warning("Because "z" is specialized, parameter "size" will be omitted.")
    }
    z.right &lt;- matrix(1:(n * m), n, byrow = TRUE)
    z.right[n, m] &lt;- 0
    neg_seq.length &lt;- function(x) {
        len &lt;- 0
        for (i in 1:(length(x) - 1)) {
            tmp &lt;- x[(i + 1):length(x)] - x[i]
            len &lt;- len + sum(tmp &lt; 0)
        }
    }
    len.right &lt;- neg_seq.length(as.vector(z.right)) + n + m
    if (is.null(z)) 
        z &lt;- matrix(sample(0:(n * m - 1)), n)
    else {
        len.z &lt;- neg_seq.length(as.vector(z)) + sum(which(z == 
            0, arr.ind = TRUE))
        if ((len.right%%2) != (len.z%%2)) 
            stop("The sliding puzzle is insoluble!")
    }
    len.z &lt;- neg_seq.length(as.vector(z)) + sum(which(z == 0, 
        arr.ind = TRUE))
    while ((len.right%%2) != (len.z%%2) | all(z == z.right)) {
        z &lt;- matrix(sample(0:(n * m - 1)), n)
        len.z &lt;- neg_seq.length(as.vector(z)) + sum(which(z == 
            0, arr.ind = TRUE))
    }
    z[!z] &lt;- NA
    replot &lt;- function(z) {
        bg &lt;- ifelse(z, bg, "white")
        fg &lt;- ifelse(z, bg, "white")
        par(mar = c(0, 0, 0, 0), bg = "white")
        plot(c(0, m), c(0, n), type = "n", axes = FALSE, asp = 1, 
            xlab = "", ylab = "")
        segments(0:m, rep(0, m + 1), 0:m, rep(n, m + 1), col = "grey", 
            lwd = 2)
        segments(rep(0, n + 1), 0:n, rep(m, n + 1), 0:n, col = "grey", 
            lwd = 2)
        symbols(0.5 + rep(0:(m - 1), each = n), 0.5 + rep((n - 
            1):0, m), squares = rep(0.9, n * m), add = TRUE, 
            inches = FALSE, fg = as.vector(fg), bg = as.vector(bg))
        text(0.5 + rep(0:(m - 1), each = n), 0.5 + rep((n - 1):0, 
            m), as.vector(z), cex = 3)
    }
    push &lt;- function(x, begin, space) {
        tmp &lt;- x[space]
        if (begin &lt; space) {
            x[(begin + 1):space] &lt;- x[begin:(space - 1)]
            x[begin]  space) {
            x[(begin - 1):space] &lt;- x[begin:(space + 1)]
            x[begin] &lt;- tmp
        }
        x
    }
    count &lt;- 0
    mousedown &lt;- function(buttons, x, y) {
        plx &lt;- grconvertX(x, "ndc", "user")
        ply &lt;- grconvertY(y, "ndc", "user")
        m.col &lt;- ceiling(plx)
        m.row &lt;- n - floor(ply)
        ind.NA &lt;- which(is.na(z), arr.ind = TRUE)
        if (!xor(m.row == ind.NA[1], m.col == ind.NA[2])) 
            cat("Warning: Cannot push any number!n")
        ind.NA &lt;- which(is.na(z), arr.ind = TRUE)
        if (ind.NA[1] == m.row &amp; ind.NA[2] != m.col) {
            z[m.row, ] &lt;&lt;- push(z[m.row, ], m.col, ind.NA[2])
            cat("step = ", count &lt;&lt;- count + 1, "n")
        }
        if (ind.NA[1] != m.row &amp; ind.NA[2] == m.col) {
            z[, m.col] &lt;&lt;- push(z[, m.col], m.row, ind.NA[1])
            cat("step = ", count &lt;&lt;- count + 1, "n")
        }
        replot(z)
        flag &lt;- z == z.right
        if (all(flag[!is.na(flag)])) {
            paste("You win! Time:", round((proc.time() - ptm)[3], 
                2), "seconds.")
        }
    }
    ptm &lt;- proc.time()
    windows(5, 5)
    replot(z)
    if (.Platform$OS.type == "windows") 
        getGraphicsEvent("Game begin!", onMouseDown = mousedown)
}
</pre>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
        <!-- .entry-container -->
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          </span>
          at 12:18
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        </footer>
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       </article>
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       <article class="full-content post-214 post type-post status-publish format-standard hentry category-r tag-r tag-75 category-3-id post-seq-7 post-parity-odd meta-position-corners fix" id="post-214">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2009/02/05/r-sudoku-bug/" rel="bookmark" title="R的sudoku包有待改进">
            R的sudoku包有待改进
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
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             R
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
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            </a>
           </span>
          </div>
          <!-- /.postdata -->
         </div>
         <!-- /.title -->
         <div class="date">
          <span class="month">
           2月
          </span>
          <span class="day">
           05
          </span>
          <span class="year">
           2009
          </span>
         </div>
        </header>
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        </span>
        <span class="updated" title="2009-02-05T16:21:00+00:00">
        </span>
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         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           <div>
            <div>
             R有个sudoku包，不过有些粗糙，不能保证产生的数独有唯一解（看看源代码就知道它的生成机理，对一个已知的数独做变换而已），对于多解问题也只是仅仅得到一个结果（其实一般数独不允许多解）。下面是玩数独时一个问题的正确结果，但是软件包判错：
            </div>
            <div>
             <img src="http://fun.r-forge.r-project.org/taiyun/blog/uploads//2009/10/sudo-bug.jpg"/>
            </div>
            <div>
             <p>
              其实本题至少有两个正确结果，sudoku包的结果：
             </p>
             <div>
              <img src="http://fun.r-forge.r-project.org/taiyun/blog/uploads//2009/10/sudo-ok.jpg"/>
             </div>
            </div>
           </div>
          </div>
         </div>
         <!--entry -->
        </div>
        <!-- .entry-container -->
        <footer class="post-footer postdata fix">
         <span class="author">
          <span class="icon">
          </span>
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           <a class="url fn" href="http://blog.cos.name/taiyun/author/taiyun/" rel="author">
            taiyun
           </a>
          </span>
          at 16:21
         </span>
         <span class="tags tax">
          <span class="icon">
          </span>
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           R
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           数独
          </a>
         </span>
        </footer>
        <!-- .post-footer -->
       </article>
       <!--post -->
       <article class="full-content post-218 post type-post status-publish format-standard hentry category-r tag-r tag-77 category-3-id post-seq-8 post-parity-even meta-position-corners fix" id="post-218">
        <header class="post-header title-container fix">
         <div class="title">
          <h2 class="posttitle">
           <a class="entry-title" href="http://blog.cos.name/taiyun/2008/10/14/using-r-to-solve-optimization-problems/" rel="bookmark" title="《R软件与最优化》初稿已定">
            《R软件与最优化》初稿已定
           </a>
          </h2>
          <div class="postdata fix">
           <span class="category">
            <span class="icon">
            </span>
            <a href="http://blog.cos.name/taiyun/category/r/" rel="category tag">
             R
            </a>
           </span>
           <span class="comments">
            <span class="icon">
            </span>
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            </a>
           </span>
          </div>
          <!-- /.postdata -->
         </div>
         <!-- /.title -->
         <div class="date">
          <span class="month">
           10月
          </span>
          <span class="day">
           14
          </span>
          <span class="year">
           2008
          </span>
         </div>
        </header>
        <!-- /.title-container -->
        <span class="post-format-icon">
        </span>
        <span class="updated" title="2008-10-14T15:03:00+00:00">
        </span>
        <div class="entry-container fix">
         <div class="entry entry-content fix">
          <div class="cnt">
           <p>
            花了很长时间，终于搞定了《R软件与最优化》的初稿。
           </p>
           <p>
            包含内容：线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划、图与网络规划五大块，对于指派问题、运输问题、TSP问题、最大流、最短路等进行了专题讨论。
           </p>
           <p>
            先说说LaTeX。这是我第一次拿LaTeX软件写正式东西，以前一直听人家说LaTeX如何如何强大，这次可在这强大的软件上栽跟头了，插个三线表、排个数学公式之类的问题就让我叫苦不迭。更可恶的是为了看看效果，稍稍写点东西就得编译PDF文件，讨厌的黑DOS窗口哗啦啦哗啦啦，好久才能得到PDF文件，有时还得运行两三遍。然后，把原来写错的改一改，再写，再哗啦啦……唉，还是所见即所得用着舒服，不由想起了好用的office，金山个人免费版就不错，才几十M，什么公式、表格、图形的自动编号、自动更新都可以轻松搞定，数学公式也很容易插入，并随时可以看见文章的效果。当然LaTeX的最终效果还是好看，但愿以后用它能够轻车驾熟。
           </p>
           <p>
            再说说R。当初打算写R软件和数学建模，是因为暑假里做数模用过一点R。不过大都是画画图、分析点数据，至于优化问题，都是队友用LINGO或MATLAB搞定的。而我用R做的那点统计实在是太简单了，怎么敢好意思写给别人看。数模中，最优化是一大块内容，是很重要的一类问题，加之R有一系列关于最优化的包，因此，我就选了最优化这一块。于是乎，我将最优化的包几乎全下载下来，并翻译了一个最优化包的简单介绍，然后就刀耕火种了：一个一个尝试，将自己认为比较好用（可能别人不觉得好用）的写在文章里。遇到最严重的问题就是语言问题，我的英文极差，高考后就江河日下，而R的文档全是英文的，我只能硬着头皮看了，当然有些不用看结合以下问题就知道是什么东西。朋友介绍我用linges全文翻译，试了一下效果很差，再此绝望。看来，英文又得捡起来好好学学……
           </p>
           <p>
            现在终于基本搞定了，就27页，当初做的时候还以为能出本书呢，不过要是把理论加上去，多写几个案例，页数很容易就上去了，只是我时间有限，还得忙统计正事呢。希望数模元老人物薛毅先生以后能写写R和最优化了。
           </p>
           <p>
            最后要说的是，R在处理最优化问题绝对比LINGO好，很多问题都有专门的包，对症下药，解决问题自然是事半功倍。用LINGO的数模队友看到R两三句代码就轻松搞定LINGO几十行代码才能勉强解决的问题时，感到非常惊讶。其实岂止如此，好些R轻松解决的问题LINGO是无法解决的，比如画个地图、画个网络图等，因为LINGO画图很差。当然，画漂亮的图不是R的专利，LINGO可以去开发，但是LINGO公司就那么多科研人员，还要保住自己的优势，哪有余力涉及太广的领域？但是R就不同，你擅长这个，捐个这方面的包，他擅长那个，捐个那方面的包，如此一来，R就汇集了百家之所长，成为一个强大的平台。
           </p>
           <p>
            牢骚好久了，打住，好好学习……
           </p>
           <p>
            p s.需要本文的朋友请移步:
            <a href="https://github.com/taiyun/Optimization-using-R">
             https://github.com/taiyun/Optimization-using-R
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            taiyun
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            andy
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            EBImage包以及学术模特Lena的八卦
           </a>
           》
          </li>
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             ypchen
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            taiyun
           </span>
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            taiyun
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            简历
           </a>
           》
          </li>
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          标签飘云
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           14连号
          </a>
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           animation
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          </a>
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           Cairo
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           R会议
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           Seetapun猜想
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           SNA
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           TSP
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           wavelet
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           wavethresh
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           WEB马氏骨架过程
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           上海
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           丘成桐
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           交流会
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           会议
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           侯振挺
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           可视化
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           后生可畏
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           数据挖掘
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           最优化
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            生活娱乐
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           士为知己者死
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